10 najboljih programskih jezika za AI i strojno učenje

Svijet je u 20. stoljeću vidio neka velika i izvanredna otkrića. Umjetna inteligencija jedna je od njih. Bilo je vrijeme kada se AI i strojno učenje (ML) nisu mogli primijeniti zbog nedostatka računalne snage. Ali današnja računala dovoljno su robusna da obrađuju algoritme strojnog učenja. Zbog toga AI i ML vladaju na gotovo svim poljima. Strojno učenje i AI sada su vrijedna vještina. Međutim, da biste ga koristili, morate naučiti određeni programski jezik iz različitih programskih jezika Umjetna inteligencija i Strojno učenje. Danas ćemo vam pomoći u odabiru odgovarajućeg programskog jezika za rad na ovom polju.

Najbolji programski jezici za AI i strojno učenje

Da biste se nosili s tehnološkim napretkom, trebali biste naučiti Al i ML. Nije tako komplicirano kako se čini. Ali u početku morate odabrati i proći kroz programski jezik. I tu ulazimo. Naveli smo 10 najboljih programskih jezika za umjetnu inteligenciju i strojno učenje koje ćemo naučiti radi vaše udobnosti.

01. Piton

Python je neosporni lider među programskim jezicima ML i AI. Jezik se široko koristi jer ima vrlo jednostavnu sintaksu i svestran je. Oko 57% znanstvenika podataka redovito koristi Python. Python je prilično zgodan u AI i ML. Otvoreni je izvor. To znači da ga programeri mogu modificirati na svoj način.

Štoviše, postoje mnoge ugrađene Python knjižnice samo za AI i ML. Znanstvenici podataka često koriste Scikit-Learn za modele treninga. Tensorflow i Keras nedavno su stekli veliku popularnost u AI industriji. Pomoću PyTorcha možete graditi projekte i softver za duboko učenje. Uz to, na internetu su prisutne tisuće AI i ML modela u Pythonu. Jednom riječju, Python je sada pionir AI i ML.

Ključne značajke Pythona

• Python je toliko jednostavan da znanstvenici podataka mogu lako naučiti jezik i početi izrađivati ​​AI projekte.
• Nema potrebe za ponovnom kompilacijom izvornog koda, tako da programeri mogu izvršiti neke izmjene i lako vidjeti rezultate.
• Python je neovisan o operativnom sustavu. Strojno učenje možete razviti na bilo kojem OS dostupnom na tržištu.
• Python je vrlo jednostavan za čitanje, tako da bilo koji Python programer može razumjeti kod svojih vršnjaka i izmijeniti ga, kopirati ili podijeliti.
• Jezik ima posebne biblioteke za vizualizaciju podataka - na primjer, Matplotlib, seaborn itd. Pomoću njih možete napraviti bilo koju vrstu grafikona i grafikona.

02. Lisp

Među svim ostalim jezicima umjetne inteligencije i strojnog učenja, Lisp je najstariji. Postoji od 1958. godine. Jezik je usmjeren na AI i ima veliku upotrebu u razvoju AI. Lisp nije ni lagan ni brz. Ali u slučaju AI, to čini posao. Štoviše, poznat je jer se usredotočuje na arhitekturu.

Postoje različiti pogledi na ljepotu ovog jezika, a mnogi moderni programeri to vide kao "otvaranje očiju" ili čak "prosvjetljenje". Iako Lispova popularnost nije slična popularnosti Pythona, C ++, Javascripta, ljudi je i dalje koriste u specifičnim potrebama Al-a.

Ključne značajke Lispa

• Lako se prilagođava rješenjima za jedinstvene potrebe. Jezik također podržava brze izrade prototipova.
• Lisp je neovisan o stroju. To znači da radi na gotovo svim vrstama računala s bilo kojim svojstvom hardvera.
• Omogućuje dinamičko ažuriranje programa. Pruža otklanjanje pogrešaka na visokoj razini.
• Pruža prikladan makro sustav.
• Pruža širok raspon tipova podataka poput struktura, popisa, objekata, vektora, podesivih nizova, hash-tablica i simbola.

03. R: Statistički jezik

Kad je riječ o statističkom računanju, prvi jezik koji mi pada na pamet je R. Strojno učenje u osnovi je primjena statistike i matematike. R je jednostavno najbolji programski jezik u statističkim proračunima. Ljudi ga također koriste za vizualizaciju podataka.

R ima naredbeni redak. Štoviše, ima IDE-e poput RStudio i Jupyter. Koncentriraju se na jednostavnost korištenja i nude različite resurse za rukovanje vašim knjižnicama ili crtanje sofisticiranih dijagrama.

Ključne značajke R

• Softver R je otvorenog koda. Besplatan je i može se modificirati i prilagoditi prema zahtjevima korisnika i projekta.
• Jezik može stvoriti statičku grafiku i visokokvalitetnu vizualizaciju.
• Ogroman broj korisnika daje veliku zajednicu.
• Sveobuhvatna R arhivska mreža ili CRAN nudi više od deset tisuća paketa za rješavanje problema strojnog učenja.
• Jezik ne treba kompajler jer je interpretirani jezik.

04. Prolog

Prolog je stvoren 1960. godine. Skraćenica joj je „Programiranje u logici.”Jezik se malo razlikuje od ostalih programskih jezika AI i ML. To je logičan jezik koji nije poput klasičnih jezika za AI. Automatsko vraćanje unatrag osnovni je alat Prologa. Isto tako i podudaranje uzoraka. Pri odabiru učenja AI programskih jezika ne odabire se svaki AI programer za Prolog.

Ključne značajke Prologa

• Prolog se prirodno može nositi s rekurzijom i popisima. Daje jeziku dodatnu privilegiju.
• Vrlo dobro djeluje u obradi prirodnog jezika. Prvi chatbot, ELIZA, razvijen je pomoću prologa.
• Jezik je deklarativne naravi. Izražava logiku u odnosima, predstavljenu kao činjenice i pravila.
• Integrirano razvojno okruženje Visual Prolog Prolog je IDE. Možete izraditi aplikacije i testirati ih pomoću njih.
• Kompajler Visual Prolog optimiziran je kompajler, što kompilaciju koda čini praktičnom.

05. Julia

U ovom području postoji mnogo programskih jezika za umjetnu inteligenciju i strojno učenje. Ali niti jedan od njih nije istovremeno jednostavan i učinkovit. Međutim, Julia je u ovom slučaju drugačija. Julia je brza i usporedivo je laka sintaksa. Možete li zamisliti jezik brz poput C i sintaksa jednostavna poput Pythona? Pa, Julia ga ima. Zato mnogi znanstvenici podataka razmatraju upotrebu Julije u području AI.

Ključne značajke Julije

• Koristi se u analizi IoT podataka. Pomoću njega već je izgrađeno nekoliko inteligentnih sustava.
• Vrlo zgodan u prepoznavanju uzoraka i obradi slika.
• Najznačajniji poslovni slučaj za Juliju je da je to dinamičan jezik blizak Pythonu, ali se po učinkovitosti natječe sa statičkim jezicima.
• U Juliji možete bilo kada nazvati objektni kod C.

06. C ++ za AI i strojno učenje

Da postoji maratonsko natjecanje između programskih jezika, C ++ bi bio prvi u njemu. Nosi naslov „Najbrži programski jezik.”To su programeri koji ga koriste za izgradnju igara, aplikacija i pretraživača. Ovaj programski jezik AI prvenstveno se koristi za izgradnju sustava u oblaku, bankarskih sustava i poslovnog softvera. C ++ posebno ima knjižnice dostupne za strojno učenje i neuronske mreže u AI programiranju koje olakšavaju brže izvršavanje složenih algoritama.

Ključne značajke C++

• Zapošljava objekte tijekom programiranja. Predmeti vam pomažu u rješavanju problema u vezi sa strukturom podataka, inkapsulacijom podataka i polimorfizmom.
• Jezik je neovisan o stroju. Isti kod radi u svim vrstama operativnih sustava.
• C ++ je jezik zasnovan na kompajleru. Zato je jezik brži od većine ostalih jezika.
• Jezik ima upotrebu pokazivača. Zahvaljujući ovom atributu moguće je dinamičko dodjeljivanje memorije.
• Kontekst C ++-a vrlo je jednostavan. Zbog toga početnici biraju jezik koji će naučiti programirati.

07. Java

Java je najčešće korišteni programski jezik na svijetu.  Mnogi ga koriste za razvoj AI. Jednostavno je postaviti na razne platforme zahvaljujući tehnologiji virtualnih strojeva. To znači da ga ne morate ponovno kompajlirati nakon što ga napišete i prevedete na jednoj platformi. Ovaj se princip naziva „WORA“ (jednom napisano pročitajte / pokrenite bilo gdje).

Ključne značajke Java

• Java ima knjižnicu strojnog učenja. Pomoću knjižnica možete izraditi modele strojnog učenja i AI.
• Jezik je snažan objektno orijentirani programski jezik koji omogućuje rješavanje složenih problema.
• Pomaže u razvoju sustava bez virusa, bez neovlaštenog korištenja sa stabilnom Java značajkom. Tehnike za provjeru autentičnosti temelje se na šifriranju s javnim ključem.
• Java kompajler je arhitekturno neutralan. Sastavljeni kôd možete izvršiti na mnogim procesorima.
•  Ova značajka dizajna omogućuje programerima stvaranje imerzivnih aplikacija koje mogu nesmetano raditi.

08. Haskell

Haskell je izbor mnogih za izradu modela umjetne inteligencije i strojnog učenja. Ima atribute poput popisa, lijene procjene i LogicT-a. Jezik pruža beskonačnu strukturu podataka, što je izvrsno za stabla pretraživanja. Značajke jezika omogućuju mu upotrebu u AI i ML. U početku mnogima smeta rad s grafikonima, što je jedini nedostatak jezika.

Ključne značajke Haskella

• Ima automatski sustav upravljanja memorijom koji osigurava sigurnost memorije.
• Jezik ima značajku odvoza smeća. Značajka ga čini pogodnim za veću produktivnost programera.
• Haskell podržava inspekciju i generiranje stabla apstraktne sintakse programa.
• Ima funkciju pod nazivom Predložak Haskell i koristi se za testiranje vremena kompajliranja i automatizaciju generiranja uzorka.

09. Skala za strojno učenje

Što se tiče kodiranja, mnogi ljudi mrze Javu zbog napuhanih i ometajućih karakteristika - i to je potpuno normalno. Međutim, programer je stvorio Scalu kako bi jezik imao dobre strane Jave, a istovremeno izbjegavao njegove loše strane. Jezik je kompatibilan s Java knjižnicama. Kao rezultat, ima sustav statičkog tipa. Za razliku od Pythona, to je kompajlirani jezik koji ubrzava izvršavanje koda. Scala ima brojne značajke zbog kojih se isplati koristiti kao programski jezik za umjetnu inteligenciju.

Ključne značajke Scale

• Iako jeziku nedostaje fleksibilnosti i slobode poput Pythona, izuzetno je stabilan.
• Scala je korporativni programski jezik i koristan je kada je u pitanju izgradnja aplikacija s velikim podacima koje žvaču neke velike količine podataka.
• U Scali ne trebate posebno spominjati vrstu podataka i tip povrata funkcije. Scala je dovoljno pametna da izvede podatke.
• Jezik primjenjuje načelo nepromjenjivosti. Varijable su nepromjenjive. Nepromjenjiv podrazumijeva da ne možete promijeniti njegovu vrijednost.
• Scala nudi standardnu ​​knjižnicu koja uključuje glumački model. Upotrebom glumca možete napisati istodobni kôd.

10. AIML

AIML je skraćeno od Markup Language (Umjetna inteligencija). To je u osnovi jezik zasnovan na XML-u. Općenito se koristi u izradi softverskih agenata na prirodnom jeziku. AIML omogućuje razvoj ljudskih sučelja. Jezik nije toliko složen. Možete ga prilično lako održavati.

Ključne značajke AIML-a

• Najveća upotreba AIML-a je u izradi Chatterbotova i prepoznavanju uzoraka.
• Jezik može istovremeno rukovati s više botova.
• Možete ga koristiti s Pythonom za izradu AI softvera.
• To je jednostavno kralj obrade prirodnog jezika.

Napokon, Uvidi

Pretpostavljam da ste sada shvatili beskrajne potencijale AI i mogućnosti koje on može donijeti. AI i ML čine ogromnu promjenu u svakom sektoru i industriji. Sljedeće doba je doba AI. Nije daleko vrijeme kada ćete vidjeti samovozeće automobile gdje god pogledate. Zbog toga morate znati o AI i naučiti programske jezike Umjetna inteligencija i Strojno učenje.

U ovom smo članku naveli najvažnije programske jezike ML i AI. Sada je vaša dužnost odabrati jezik prema svojim potrebama. Članak će vam pomoći u odabiru prikladnog jezika za AI i ML. Ali ipak, možda nedostaju neke točke. Javite nam ako mislite na bilo što što bi moglo biti dodano. Dobrodošli u svijet AI!